ggplot2 - Travailler avec des légendes

Les haches et les légendes sont collectivement appelées comme guides. Ils nous permettent de lire les observations du graphique et de les cartographier par rapport aux valeurs d'origine. Les clés de légende et les étiquettes de graduation sont toutes deux déterminées par les sauts d'échelle. Les légendes et les axes sont produits automatiquement en fonction des échelles et géomètres respectifs nécessaires au tracé.

Les étapes suivantes seront implémentées pour comprendre le fonctionnement des légendes dans ggplot2 -

Inclusion du package et de l'ensemble de données dans l'espace de travail

Créons le même tracé pour nous concentrer sur la légende du graphe généré avec ggplot2 -

> # Load ggplot
> library(ggplot2)
>
> # Read in dataset
> data(iris)
>
> # Plot
> p <- ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Petal.Length, colour=Species)) + geom_point()
> p

Si vous observez l'intrigue, les légendes sont créées dans les coins les plus à gauche, comme indiqué ci-dessous -

Ici, la légende comprend divers types d'espèces de l'ensemble de données donné.

Modification des attributs des légendes

Nous pouvons supprimer la légende à l'aide de la propriété "legend.position" et nous obtenons la sortie appropriée -

> # Remove Legend
> p + theme(legend.position="none")

On peut aussi masquer le titre de la légende avec la propriété "element_blank ()" comme donnée ci-dessous -

> # Hide the legend title
> p + theme(legend.title=element_blank())

Nous pouvons également utiliser la position de la légende en cas de besoin. Cette propriété est utilisée pour générer la représentation précise du tracé.

> #Change the legend position
> p + theme(legend.position="top")
>
> p + theme(legend.position="bottom")

Top representation

Bottom representation

Modification du style de police des légendes

Nous pouvons changer le style de police et le type de police du titre et d'autres attributs de la légende comme mentionné ci-dessous -

> #Change the legend title and text font styles
> # legend title
> p + theme(legend.title = element_text(colour = "blue", size = 10, + face = "bold"))
> # legend labels
> p + theme(legend.text = element_text(colour = "red", size = 8, + face = "bold"))

La sortie générée est donnée ci-dessous -

Les prochains chapitres se concentreront sur différents types de tracés avec diverses propriétés d'arrière-plan telles que la couleur, les thèmes et l'importance de chacun d'eux du point de vue de la science des données.